改进的非负稀疏编码图像基学习算法

• 作者: 何静 戴芳 晁永国 韩舒然
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像基 独立分量分析 稀疏编码 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 77-79,131
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.01.023

摘要

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一.非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制.本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性.学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴芳		42	260	9.0	13.0
2	何静		5	11	2.0	3.0
3	晁永国		2	6	1.0	2.0
4	韩舒然		2	6	1.0	2.0